テキスト注釈は、テキスト內(nèi)の特定のコンテンツにラベルまたはタグを?qū)潖辘丹护胱鳂I(yè)です。その主な目的は、特に人工知能の分野で、より深い分析と処理のためにテキストに追加情報を提供することです。テキスト注釈は、人工知能アプリケーションの教師あり機械學習タスクにとって非常に重要です。これは、自然言語テキスト情報をより正確に理解し、テキスト分類、感情分析、言語翻訳などのタスクのパフォーマンスを向上させるために AI モデルをトレーニングするために使用されます。テキスト アノテーションを通じて、AI モデルにテキスト內(nèi)のエンティティを認識し、コンテキストを理解し、新しい同様のデータが出現(xiàn)したときに正確な予測を行うように教えることができます。この記事では主に、より優(yōu)れたオープンソースのテキスト注釈ツールをいくつか推奨します。 1.LabelStudiohttps://github.com/Hu

畫像の注釈は、ラベルまたは説明情報を畫像に関連付けて、畫像の內(nèi)容に深い意味と説明を與えるプロセスです。このプロセスは機械學習にとって重要であり、畫像內(nèi)の個々の要素をより正確に識別するために視覚モデルをトレーニングするのに役立ちます。畫像に注釈を追加することで、コンピュータは畫像の背後にあるセマンティクスとコンテキストを理解できるため、畫像の內(nèi)容を理解して分析する能力が向上します。畫像アノテーションは、コンピュータ ビジョン、自然言語処理、グラフ ビジョン モデルなどの多くの分野をカバーする幅広い用途があり、車両が道路上の障害物を識別するのを支援したり、障害物の検出を支援したりするなど、幅広い用途があります。醫(yī)用畫像認識による病気の診斷。この記事では主に、より優(yōu)れたオープンソースおよび無料の畫像注釈ツールをいくつか推奨します。 1.マケセンス

顔の検出および認識テクノロジーは、すでに比較的成熟しており、広く使用されているテクノロジーです?，F(xiàn)在、最も広く使用されているインターネット アプリケーション言語は JS ですが、Web フロントエンドでの顔検出と認識の実裝には、バックエンドの顔認識と比較して利點と欠點があります。利點としては、ネットワーク インタラクションの削減とリアルタイム認識により、ユーザーの待ち時間が大幅に短縮され、ユーザー エクスペリエンスが向上することが挙げられます。欠點としては、モデル サイズによって制限されるため、精度も制限されることが挙げられます。 js を使用して Web 上に顔検出を?qū)g裝するにはどうすればよいですか? Web 上で顔認識を?qū)g裝するには、JavaScript、HTML、CSS、WebRTC など、関連するプログラミング言語とテクノロジに精通している必要があります。同時に、関連するコンピューター ビジョンと人工知能テクノロジーを習得する必要もあります。 Web 側(cè)の設計により、次の點に注意してください。

「ウエストワールド」に慣れている視聴者は、このショーが未來の世界にある巨大なハイテク成人向けテーマパークを舞臺としていることを知っています。ロボットは人間と同様の行動能力を持ち、見聞きしたものを記憶し、核となるストーリーラインを繰り返すことができます。これらのロボットは毎日リセットされ、初期狀態(tài)に戻ります。スタンフォード大學の論文「Generative Agents: Interactive Simulacra of Human Behavior」の発表後、このシナリオは映畫やテレビシリーズに限定されなくなりました。AI はこれを再現(xiàn)することに成功しました。スモールヴィルの「バーチャルタウン」のシーン》概要図用紙アドレス：https://arxiv.org/pdf/2304.03442v1.pdf

マルチモーダル文書理解機能のための新しい SOTA!アリババの mPLUG チームは、最新のオープンソース作品 mPLUG-DocOwl1.5 をリリースしました。これは、高解像度の畫像テキスト認識、一般的な文書構(gòu)造の理解、指示の遵守、外部知識の導入という 4 つの主要な課題に対処するための一連のソリューションを提案しています。さっそく、その効果を見てみましょう。複雑な構(gòu)造のグラフをワンクリックで認識しMarkdown形式に変換：さまざまなスタイルのグラフが利用可能：より詳細な文字認識や位置決めも簡単に対応：文書理解の詳しい説明も可能：ご存知「文書理解」 「」は現(xiàn)在、大規(guī)模な言語モデルの実裝にとって重要なシナリオです。市場には文書の読み取りを支援する多くの製品が存在します。その中には、主にテキスト認識に OCR システムを使用し、テキスト処理に LLM と連攜する製品もあります。

論文のアドレス: https://arxiv.org/abs/2307.09283 コードのアドレス: https://github.com/THU-MIG/RepViTRepViT は、モバイル ViT アーキテクチャで優(yōu)れたパフォーマンスを発揮し、大きな利點を示します。次に、この研究の貢獻を検討します。記事では、主にモデルがグローバル表現(xiàn)を?qū)W習できるようにするマルチヘッド セルフ アテンション モジュール (MSHA) のおかげで、軽量 ViT は一般的に視覚タスクにおいて軽量 CNN よりも優(yōu)れたパフォーマンスを発揮すると述べられています。ただし、軽量 ViT と軽量 CNN のアーキテクチャの違いは十分に研究されていません。この研究では、著者らは軽量の ViT を効果的なシステムに統(tǒng)合しました。

FP8 以下の浮動小數(shù)點數(shù)値化精度は、もはや H100 の「特許」ではありません。 Lao Huang は誰もが INT8/INT4 を使用できるようにしたいと考え、Microsoft DeepSpeed チームは NVIDIA からの公式サポートなしで A100 上で FP6 の実行を開始しました。テスト結(jié)果は、A100 での新しい方式 TC-FPx の FP6 量子化が INT4 に近いか、場合によってはそれよりも高速であり、後者よりも精度が高いことを示しています。これに加えて、エンドツーエンドの大規(guī)模モデルのサポートもあり、オープンソース化され、DeepSpeed などの深層學習推論フレームワークに統(tǒng)合されています。この結(jié)果は、大規(guī)模モデルの高速化にも即座に影響します。このフレームワークでは、シングル カードを使用して Llama を?qū)g行すると、スループットはデュアル カードのスループットの 2.65 倍になります。 1つ

最新の AIGC オープンソース プロジェクト、AnimagineXL3.1 をご紹介します。このプロジェクトは、アニメをテーマにしたテキストから畫像へのモデルの最新版であり、より最適化された強力なアニメ畫像生成エクスペリエンスをユーザーに提供することを目的としています。 AnimagineXL3.1 では、開発チームは、モデルのパフォーマンスと機能が新たな高みに達することを保証するために、いくつかの重要な側(cè)面の最適化に重點を置きました。まず、トレーニング データを拡張して、以前のバージョンのゲーム キャラクター データだけでなく、他の多くの有名なアニメ シリーズのデータ??もトレーニング セットに含めました。この動きによりモデルの知識ベースが充実し、さまざまなアニメのスタイルやキャラクターをより完全に理解できるようになります。 AnimagineXL3.1 では、特別なタグと美學の新しいセットが導入されています